[디지털데일리 권하영기자] 최근 생성형 인공지능(AI)으로 대표되는 AI 기술혁신이 빠르게 진행되고 있지만, 공공 영역은 주도적 역할을 하지 못하고 있다. 민간보다 기술 역량이 부족한 데다, AI를 활용하고자 하는 목적도 한정적일 수밖에 없기 때문이다.

주성환 서울디지털재단 실장은 30일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 한국IT서비스학회와 국제전자상거래연구원(ICEC)이 공동주최한 ‘2024 통합춘계학술대회’에서 “기술 전문성 부족과 목적지향적 측면에서 민간보다 불명확한 정부의 한계를 보완하기 위해서는 AI 행정에 대한 실행 가이드라인과 성과진단모델이 필요하다”고 제언했다.

이날 ‘생성형 AI 기반 공공서비스 혁신방안’을 주제로 세션발표에 나선 주 실장은 공공분야 AI 적용과 관련해 AI 도입-구현-확산-전환 등 단계별 접근을 제안했다.

먼저 AI 도입 단계에서는 인력과 조직을 거버넌스로 통합하는 게 필요하다고 지적다. 주 실장은 “과거엔 애자일(Agile)이 중요했지만 AI 시대엔 반대로 통합적 요소가 중요하다”며 “특히 비용과 운영 측면을 생각해봤을 때, 개별기관을 통합하고 중앙공유서비스를 구축하는 ‘디지털 시대 거버넌스(DEG)’로 가야 한다”고 주장했다.

주 실장은 “또한 AI 행정 초기에는 CoE(Center of Excellence, 특정 기술에 대한 전문가 및 실무자 중심 조직) 구조를 채택해 별도 조직을 만들고 그 조직이 전체를 지원하도록 해야 한다”며 “프로세스 측면에선 기존 정보시스템과 다른 개발 과정이 필요하므로 시범모델 개발, 실증, 시스템 구축 절차를 제도화해야 한다”고 조언했다.

AI 구현 단계는 쉽게 말해 AI 모델을 개발하는 단계다. 공공 영역에서 AI 모델 개발은 정부가 직접 공공 서버에 AI 모델을 넣어 구축하는 직접구축 방식과 오픈소스 모델 기반으로 정부 데이터를 미세조정(파인튜닝)하는 간접구축 방식이 있다. 주 실장은 “공공기관의 AI 모델 개발은 데이터 보안, 개발운영 비용, 공익성 등을 고려해 개방형 모델 기반 간접구축과 검색증강생성(RAG)을 채택하는 게 낫다”고 봤다.

AI 확산 단계는 서비스화 단계를 말한다. AI로 인한 역기능을 극복하고 AI 행정에서 도입·확산 가능한 서비스 유형을 정리할 필요가 있다. 마지막으로 AI 전환 단계에선 행정 AI 전환을 견인할 것으로 판단되는 경제적, 사회적, 성능적 맥락을 평가한다.

주 실장은 “AI 도입-구현-확산-전환으로 이어지는 단계별 정의에 더해 각 단계별 실행 가이드라인 수립을 연구해야 할 시점이며, 행정분야 AI 전환이 실질적으로 진행됐는지 평가하는 AI 전환 단계에서의 진단모델도 연구해볼 필요가 있다”고 말했다.

이와 관련해, 서울디지털재단은 서울시 수요에 따라 공공서비스의 AI 활용에 대한 영향을 구조적으로 파악할 수 있는 평가항목을 설계하는 작업을 진행하고 있다. ‘서울형 AI 공공서비스 영향평가’ 개발이 그것이다. 현재 국내에선 한국정보통신기술협회(TTA)와 정보통신정책연구원(KISDI) 등이 각각 AI 영향평가 제도를 두고 있는 실정이다.

서울형 영향평가는 서울시 행정분야에 적용 가능한 AI 서비스를 대상으로, 도입 여부와 도입 우선순위를 도출하기 위해 활용될 수 있다. AI 서비스가 유발할 수 있는 위험요인을 사전에 식별해 최소화하거나 예방하는 방안을 모색하는 게 목표로, 규제형보다는 규범형 평가 방식을 도입해 안전성·신뢰성·책임성 등을 확인한다.

이현정 서울디지털재단 AI전환팀 선임은 “AI 도입 접근성이 가장 높은 서울에서 AI 공공서비스 활용뿐만 아니라 평가·관리 기준과 제도에 대한 선도적 도입이 필요하다”고 말했다.